의료, 의학 분야에서 인공지능(AI)의 임상적 활용을 검증하는 연구가 폭발적으로 증가하면서 주요 국제학술지들이 독립 페이지를 신설하고 나섰다.

실제 임상 과정과 달리 대규모 데이터의 분석 및 패턴의 분석이 빠르게 이뤄지는 데다가 학습을 통해 모델이 고도화될수록 추가 연구가 용이해 앞으로 이같은 증가세는 한동안 지속될 것이라는 게 전문가들의 평.

학술단체들이 앞다퉈 생성형 AI 연구 활용 기준을 신설한 데 이어 의학한림원은 AI 활용이 의학학술지의 미래에 미치는 영향에 대해서도 고찰에 나섰다.

8일 JAMA 편집부는 'JAMA+ AI 소개글'을 통해 AI 페이지 신설을 공표했다(doi:10.1001/jama.2024.21559).

편집부는 "이전 사설에서 AI 통합 도구가 빠르게 임상 실습과 결합돼 모든 단계마다 AI를 사용한 접근 방식을 엄격하게 평가하는 것이 중요하다고 언급했다"며 "의학 분야의 AI는 여전히 의학에 내재된 것으로, JAMA+ AI는 JAMA 전문 저널 전반에 걸쳐 가속화되고 있는 AI 문헌을 한 데 모으는 자리"라고 소개했다.

이어 "기술로써의 AI는 진단을 개선하고, 치료에 대한 결정을 지원하며, 심지어 치료 방법을 제공하는 등 엄청난 가능성을 지니고 있다"며 "의료 교육자는 차세대 임상의에게 AI를 실제로 통합하는 방법을 가르칠 수 있는 방법을 찾아야 하는데 신설 페이지는 특화된 자료, 연구, 관점을 바탕으로 이를 촉진하겠다"고 강조했다.

새로운 콘텐츠로는 ▲AI 도구의 실제 모습을 보여주는 동영상 ▲건강 분야 AI의 미래에 대한 토론 ▲저자 및 여러 연구자들간의 정기적인 팟캐스트 ▲저자와의 Q&A 인터뷰를 마련했다.

특히 AI 주요 연구가 컴퓨터 과학자, 엔지니어 및 기타 기술자들의 아이디어와 기술에 기반하고 있는 만큼 JAMA+ AI는 의료진뿐만 아니라 의료 시스템과 궁극적으로 AI를 구축하는 사람들까지 상호 작용하는 장이 되겠다는 것이 궁극의 목표.

의학 국제학술지 분야에서 양대산맥으로 꼽히는 NEJM은 9개월이나 앞서 AI 섹션(ai.nejm.org)을 별도로 독립시킨 바 있다.

NEJM 역시 AI 연구가 기술자들과의 교집합이 없인 불가능하다는 점에서 임상의와 기술 전문가가 함께 참여하는 최초의 출판물을 표방, ▲AI 시스템의 임상적 평가 방법 ▲의사 결정 및 관리 작업을 위한 AI 및 LLM(대형 언어 모델) 적용 방법 ▲데이터 세트, 벤치마크 및 프로토콜과 같은 알고리즘 구축 및 검증 도구에 대한 전문적인 내용도 다루고 있다.

국제학술지의 AI 페이지 신설을 당분간 지속될 전망이다.

2020년 ChatGPT와 같은 대규모 AI 모델이 등장하면서, 의료 분야에서 자연어 처리(NLP), 딥러닝, 그리고 머신러닝 기술을 활용한 연구가 급증하고 있으며, 이들 기술은 의료 진단, 예측 모델링, 그리고 임상 데이터 분석 등에 활용되고 있기 때문.

실제로 의학 논문 검색 사이트 Pubmed에 'artificial intelligence'로 검색한 결과 관련 연구 건수는 2017년 8240건, 2018년 1만 1245건, 2019년 1만 6422건, 2020년 2만 2692건, 2021년 3만 1474건, 2022년 3만 9118건, 2023년 3만 8637건, 2024년 현재 3만 9184건으로 올해 4만 건 돌파가 예상된다.

최근 의학한림원이 '의학 연구 및 출판에서의 AI 이용과 윤리적 고찰' 포럼을 마련하는 등 학술단체들도 AI 활용 기준 마련에서 더 나아가 학술계에 미칠 영향에 대해서도 예의주시하는 분위기다.

이와 관련 한림의대 허선 명예교수는 향후 10년 내 AI 생성 논문만을 전문적으로 다루는 신종 저널의 탄생을 전망했다.

한 교수는 "현재 국내 의학 저널 중에서 데이터만 받아 출판하는 곳은 없지만 해외에선 데이터만 출판하는 저널이 꽤 많이 나왔을 정도로 각광받는 모델로 자리잡았다"며 "Journal of Minimally Invasive Surgery 저널은 (수술 관련) 비디오 데이터만 다루는 곳인데도 자료가 엄청 많이 올라온다"고 설명했다.

그는 "이미 AI가 체계적인 리뷰는 굉장히 잘하는 수준에 도달해 방법론만 알려주면 문헌을 알아서 모으고 그래프, 결과까지 다 내놓는다"며 "데이터 저널이 나온만큼 10년 후에는 아마도 AI 생성 논문 저널이나 AI 생성 비디오 저널, 숏폼 저널이 생길 수도 있다"고 전망했다.

이어 "지금은 논문을 쓸 때 실제 데이터를 모으고 분석하지만 미래에는 데이터 수집 대신 가상의 데이터를 생성하고 이를 분석해서 논문을 쓸 수도 있다"며 "이런 방식의 실제 유용성은 테스트가 필요한데 그런 관점에서 AI 생성 데이터 저널이 나오지 않을까 한다"고 예측했다.